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Visão geral

Um cenário comum é quando um parceiro de compartilhamento de dados do Google Cloud tem conjuntos de dados próprios que os clientes podem usar em casos de uso de análise. Os clientes precisam se inscrever nesses dados, consultá-los nas próprias plataformas, aprimorá-los com os próprios conjuntos de dados e usar as ferramentas de visualização para os painéis voltados para o cliente. Assim, os parceiros de compartilhamento de dados podem simplificar e acelerar a criação e a entrega de valor com soluções baseadas em dados.

A integração com o Google Cloud IAM permite definir permissões em objetos do BigQuery para autorizar o acesso de usuários dentro ou fora das organizações. Neste laboratório, você vai aprender como os parceiros de compartilhamento de dados e os clientes podem usar os dados do BigQuery armazenados em um projeto de parceiro na forma de painéis voltados ao cliente para análise como um serviço gerenciado. Você vai receber três projetos: o projeto do parceiro de compartilhamento de dados, que é o proprietário do conjunto de dados, e dois clientes separados que podem acessar um subconjunto do conjunto de dados dos respectivos projetos. Os clientes vão listar informações específicas dos clientes da região geográfica deles.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Copiar um conjunto de dados público para o projeto de um parceiro de compartilhamento de dados.
• Criar visualizações autorizadas diferentes para cada cliente.
• Usar as visualizações autorizadas para criar painéis específicos do cliente.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Tarefa 1: criar visualizações autorizadas

No primeiro projeto, você vai assumir o papel de um parceiro de compartilhamento de dados, criando e compartilhando um conjunto de dados usando uma visualização autorizada.

Criar a visualização autorizada A

1. No painel do laboratório, abra o console do projeto do parceiro de compartilhamento de dados e faça login com as credenciais associadas.

2. No console do Cloud, acesse Menu de navegação () > BigQuery > Studio. Se for solicitado, clique em Concluído.

3. Clique em + (consulta SQL) para executar sua consulta.

4. Execute a consulta a seguir para criar uma visualização autorizada para o Cliente A com base em um conjunto de dados geográficos públicos.

SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes` WHERE state_code="TX" LIMIT 4000

5. Clique em Executar.

6. Na barra de ferramentas, clique em Salvar > Salvar visualização.

7. Mantenha o projeto como padrão e, em Conjunto de dados, selecione demo_dataset.

8. Em Tabela, digite authorized_view_a.

9. Clique em Salvar.

Criar a visualização autorizada B

1. No editor de consultas, remova a consulta anterior que você acabou de executar.

2. Execute a consulta a seguir para criar uma visualização autorizada para o Cliente B com base em um conjunto de dados geográficos públicos.

SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes` WHERE state_code="CA" LIMIT 4000

3. Clique em Executar.

4. Na barra de ferramentas, clique em Salvar visualização > Salvar visualização como.

5. Mantenha o projeto como padrão e, em Conjunto de dados, selecione demo_dataset.

6. Em Tabela, digite authorized_view_b.

7. Clique em Salvar.

As visualizações autorizadas devem ser semelhantes a estas:

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada.

Criou visualizações autorizadas

Tarefa 2: atribuir permissões do IAM às duas visualizações

1. No painel do BigQuery Classic Explorer, abra o demo_dataset e clique em Compartilhar > Autorizar visualizações.

2. Adicione a Visualização autorizada A que precisa ser autorizada para compartilhamento: .demo_dataset.authorized_view_a.

3. Clique em Adicionar autorização.

4. Adicione a Visualização autorizada B que precisa ser autorizada para compartilhamento: .demo_dataset.authorized_view_b.

5. Clique em Adicionar autorização. As visualizações autorizadas devem ser semelhantes a estas:

6. Clique em Fechar.

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada.

Atribuir permissões do IAM às duas visualizações

Tarefa 3: conceder permissões aos usuários para acessar as visualizações

Nesta seção, você vai atribuir permissões para cada usuário do cliente e as visualizações autorizadas associadas.

Atribuir permissões do IAM para o Cliente A

1. No seu projeto, dentro de demo_dataset, abra a visualização authorized_view_a.

2. Clique em Compartilhar > Gerenciar permissões.

3. Clique em Adicionar principal e adicione o usuário Cliente A:

4. Selecione o papel de Leitor de dados do BigQuery.

5. Clique em Salvar.

6. Clique em Fechar.

Atribuir permissões do IAM para o Cliente B

1. No seu projeto, dentro de demo_dataset, abra a visualização authorized_view_b.

2. Clique em Compartilhar > Gerenciar permissões.

3. Clique em Adicionar principal e adicione o usuário Cliente B:

4. Selecione o papel de Leitor de dados do BigQuery.

6. Clique em Salvar.

7. Clique em Fechar.

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada.

Conceder permissões aos usuários para acessar as visualizações

Tarefa 4: mostrar insights da visualização A

Nesta seção, você vai verificar se as visualizações autorizadas foram compartilhadas corretamente para cada usuário do cliente.

Verificar o compartilhamento de visualização autorizada para o Cliente A

1. Feche o console do projeto do parceiro de compartilhamento de dados e, no painel do laboratório, abra o console do projeto A do cliente. Faça login com as credenciais associadas.

2. No console do Cloud, acesse Menu de navegação () > BigQuery > Studio. Se for solicitado, clique em Concluído.

3. Clique em + (consulta SQL) para executar sua consulta.

Você vai mesclar os dados da visualização autorizada do Cliente A ao conjunto de dados específico do cliente para gerar novos insights.

4. Execute a consulta a seguir para encontrar todos os clientes em um estado. Como a visualização autorizada disponível para o Cliente A é filtrada no estado do Texas, a consulta deve retornar apenas clientes desse estado.

SELECT geos.zip_code, geos.city, cust.last_name, cust.first_name FROM `{{{consumer_project.project_id|Customer A Project ID}}}.customer_a_dataset.customer_info` as cust JOIN `{{{project_0.project_id|Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_view_a` as geos ON geos.zip_code = cust.postal_code;

5. Clique em Executar.

Os resultados serão semelhantes a estes:

6. Na barra de ferramentas de consulta, selecione Salvar > Salvar visualização.

7. Clique no campo Conjunto de dados e selecione customer_a_dataset.

8. No campo Tabela, digite customer_a_table.

9. Clique em Salvar. Agora você já pode visualizar o conjunto de dados e a tabela e consultar os dados.

Conectar o BigQuery ao Looker Studio

1. Abra o Looker Studio.

2. Na página Relatórios, vá até a seção Começar com um modelo e clique em Relatório em branco. Isso cria um novo relatório sem título.

Se solicitado, conclua as configurações de Configuração da conta e clique em Continuar.

3. Clique no modelo Relatório em branco novamente.

4. Na janela Adicionar dados ao relatório, na caixa de pesquisa, digite BigQuery.

5. Clique no conector do BigQuery.

6. Em "Autorização", clique em Autorizar. Essa ação permite que o Looker Studio acesse seu projeto do Google Cloud.

Na caixa de diálogo Solicitar permissão, clique em Permitir para que o Looker Studio visualize dados no BigQuery.

7. Selecione Projetos recentes no painel à esquerda e escolha > customer_a_dataset > customer_a_table.

8. Clique em Adicionar.

9. Quando solicitado, clique em Adicionar ao relatório.

Criar uma visualização no Looker Studio

1. No topo da página, clique em Relatório sem título para escolher um novo nome. Digite Visualização do cliente A.

2. Depois que o editor do relatório for carregado, clique em Inserir > Gráfico de pizza.

3. Na guia Dados do gráfico de pizza, observe o valor da "Origem de dados" (customer_a_table) e os valores padrão de "Dimensão" e "Métrica": zip_code e Record Count.

4. Arraste city de Campos disponíveis para a dimensão zip_code para substituir.

A visualização deve ser semelhante a esta:

Verificar a segurança do Analytics

1. Na barra de ferramentas, expanda + Compartilhar > Gerar link do relatório.

2. Na caixa de diálogo pop-up, clique em Copiar link e salve em algum lugar. Saia da janela.

3. Clique no perfil do estudante no canto superior direito e em Sair.

4. Selecione Usar outra conta.

5. Faça login com as credenciais de usuário do Cliente B.

6. Você verá a página inicial da sua Conta do Google.

7. Abra uma nova guia e acesse o link do Looker Studio que você copiou antes.

Ao fazer login como Cliente B, você não poderá acessar o painel do Analytics do Cliente A porque não tem autorização.

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada.

Mostrar insights para a visualização A

Tarefa 5: mostrar insights da visualização B

Verificar o compartilhamento da visualização autorizada para o Cliente B

1. Feche o console do projeto do cliente A e, no painel do laboratório, abra o console do projeto do cliente B. Faça login com as credenciais associadas.

2. No console do Cloud, acesse Menu de navegação () > BigQuery > Studio. Se for solicitado, clique em Concluído.

3. Clique em + (consulta SQL) para executar sua consulta.

Você vai mesclar os dados da visualização autorizada do Cliente B ao conjunto de dados específico do cliente para gerar novos insights.

4. Execute a consulta a seguir para encontrar todos os clientes em um estado. Como a visualização autorizada disponível para o Cliente A é filtrada no estado da Califórnia, a consulta deve retornar apenas clientes nesse estado.

SELECT geos.zip_code, geos.city, cust.last_name, cust.first_name FROM `{{{consumer_project_2.project_id|Customer B Project ID}}}.customer_b_dataset.customer_info` as cust JOIN `{{{project_0.project_id|Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_view_b` as geos ON geos.zip_code = cust.postal_code;

5. Clique em Executar.

Os resultados serão semelhantes a estes:

5. Na barra de ferramentas de consulta, selecione Salvar > Salvar visualização.

6. Clique no campo Conjunto de dados e selecione customer_b_dataset.

7. No campo Tabela, digite customer_b_table.

8. Clique em Salvar. Agora você já pode visualizar o conjunto de dados e a tabela e consultar os dados.

Conectar o BigQuery ao Looker Studio

1. Abra o Looker Studio.

2. Na página Relatórios, vá até a seção Começar com um modelo e clique em Relatório em branco. Isso cria um novo relatório sem título.

Se solicitado, conclua as configurações de Configuração da conta e clique em Continuar.

3. Clique no modelo Relatório em branco novamente.

4. Na janela Adicionar dados ao relatório, na caixa de pesquisa, digite BigQuery.

5. Clique no conector do BigQuery.

6. Em "Autorização", clique em Autorizar. Essa ação permite que o Looker Studio acesse seu projeto do Google Cloud.

Na caixa de diálogo Solicitar permissão, clique em Permitir para que o Looker Studio visualize dados no BigQuery.

7. Selecione Projetos recentes no painel à esquerda e escolha > customer_b_dataset > customer_b_table.

8. Clique em Adicionar.

9. Quando solicitado, clique em Adicionar ao relatório.

Criar uma visualização no Looker Studio

1. No topo da página, clique em Relatório sem título para escolher um novo nome. Digite Visualização do cliente B.

2. Depois que o editor do relatório for carregado, clique em Inserir > Gráfico de pizza.

3. Na guia Dados do gráfico de pizza, observe o valor da "Origem de dados" (customer_b_table) e os valores padrão de "Dimensão" e "Métrica": zip_code e Record Count.

4. Arraste city de Campos disponíveis para a dimensão zip_code para substituir.

A visualização deve ser semelhante a esta:

Verificar a segurança do Analytics

1. Na barra de ferramentas, expanda + Compartilhar > Gerar link do relatório.

2. Na caixa de diálogo pop-up, clique em Copiar link e salve em algum lugar. Saia da janela.

3. Clique no perfil do estudante no canto superior direito e em Sair.

4. Selecione Usar outra conta.

5. Faça login com as credenciais de usuário do Cliente A.

6. Você verá a página inicial da sua Conta do Google.

7. Abra uma nova guia e acesse o link do Looker Studio que você copiou antes.

Ao fazer login como Cliente A, você não poderá acessar o painel do Analytics do Cliente B porque não tem autorização.

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada.

Mostrar insights para a visualização B

Parabéns!

Neste laboratório, você aprendeu a copiar conjuntos de dados de um parceiro de compartilhamento de dados para o projeto do BigQuery de um cliente, criar visualizações autorizadas distintas para cada cliente e usar as visualizações autorizadas para criar painéis específicos para cada cliente.

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Manual atualizado em 12 de fevereiro de 2026

Laboratório testado em 12 de fevereiro de 2026

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